Biometria de voz e sinalizadores de fraude em chamadas de clientes

A detecção de fraudes em seguros é um desafio contínuo para as seguradoras, especialmente à medida que os esquemas fraudulentos evoluem com as novas tecnologias. Entre as ferramentas mais promissoras para ajudar a combater fraudes estão a biometria de voz e os sinalizadores de fraude integrados às chamadas dos clientes. Esses métodos avançados baseados em IA estão se tornando vitais para identificar indicadores de alto risco rapidamente, autenticar identidades em tempo real e encaminhar interações suspeitas para investigação imediata. Aproveitar a análise de voz sofisticada não só reduz os riscos, mas também agiliza as resoluções de reivindicações seguras e legítimas.

O que é biometria de voz e por que ela é importante na detecção de fraudes em seguros?

Compreendendo a biometria de voz

A biometria de voz usa as características vocais exclusivas dos padrões de fala de um indivíduo para verificar a identidade. Ele vai além do simples reconhecimento de voz, analisando recursos como tom, cadência, sotaque e dinâmica de pronúncia. Essa tecnologia cria uma “impressão de voz” exclusiva que pode ser comparada com referências armazenadas para confirmar se o chamador é genuíno.

O papel da biometria de voz na detecção de fraudes

Em seguros, a biometria de voz atua como uma defesa de primeira linha contra fraudes de identidade no momento do contato com o cliente, especialmente durante as chamadas de Primeira Notificação de Perda (FNOL) ou quando os clientes iniciam reclamações. Ao identificar rapidamente discrepâncias ou impostores, a biometria de voz ajuda as seguradoras a evitar reclamações fraudulentas antes que elas avancem. Isso é particularmente importante, pois as reivindicações fraudulentas geralmente envolvem identidades roubadas ou sintéticas que tentam obter pagamentos não autorizados.

Benefícios da implementação da biometria de voz em seguros

A adoção de sinalizadores de fraude biométrica de voz nas chamadas da seguradora oferece vários benefícios:

• A autenticação aprimorada acelera a verificação do cliente e reduz as verificações manuais.
• Redução da exposição a reivindicações fraudulentas por meio da detecção precoce de chamadas suspeitas.
• Experiência aprimorada do cliente por meio de interações perfeitas e seguras.
• Conformidade aprimorada com os regulamentos devido a processos robustos de verificação de identidade.

A plataforma baseada em IA da Inaza integra esses recursos biométricos de voz diretamente aos sistemas de gerenciamento de chamadas, permitindo que as seguradoras automatizem a detecção de fraudes sem problemas nos fluxos de trabalho existentes.

Como podemos detectar sinais de alto risco nas chamadas dos clientes?

Identificação dos principais indicadores de fraude

Sinais de alto risco de chamadas de voz geralmente se manifestam por meio de inconsistências ou sinais comportamentais suspeitos, como:

• Pausas ou hesitações não naturais que podem indicar respostas escritas ou ensaiadas.
• Anomalias ou incompatibilidades de voz em comparação com impressões de voz verificadas anteriormente.
• Frases repetitivas ou respostas evasivas sobre detalhes da reclamação.

Ao sintonizar esses indicadores, as seguradoras podem sinalizar as chamadas para análise adicional antes que as reivindicações sejam aceitas.

Utilizando o aprendizado de máquina para reconhecer padrões

Os modelos de aprendizado de máquina (ML) podem analisar grandes volumes de chamadas, aprendendo a distinguir entre padrões vocais autênticos e enganosos com maior precisão. Com o tempo, os algoritmos de ML melhoram a detecção correlacionando os recursos de voz com os resultados das reivindicações, ajustando as sensibilidades para minimizar os falsos positivos e, ao mesmo tempo, detectar tentativas genuínas de fraude.

Exemplos reais de sinais de alto risco

Por exemplo, reclamações feitas após chamadas em que a análise biométrica de voz detecta transformação de voz ou tentativas de voz sintética têm uma probabilidade significativamente maior de serem fraudulentas. Outro cenário envolve chamadas frequentes de um único número com padrões de voz que mudam dinamicamente, o que pode sinalizar uma rede fraudulenta explorando várias identidades roubadas.

Quais são as bandeiras de fraude comuns levantadas pela biometria de voz?

Características vocais que acionam alertas

Características vocais específicas que geralmente levantam sinais de fraude incluem modulação excessiva de voz inconsistente com chamadas anteriores, áudio de baixa qualidade ou distorcido, indicativo de mascaramento de voz, e taxas de fala anormais. Essas bandeiras são capturadas automaticamente por sistemas biométricos de voz durante a entrada de chamadas.

Análise comportamental em interações de voz

Além das características vocais, sinais comportamentais, como níveis de estresse inconsistentes, evitação de respostas ou conteúdo contraditório, em comparação com interações anteriores com clientes, fornecem um contexto importante para detectar possíveis fraudes. A combinação de análise comportamental e de voz aumenta a fidelidade da detecção.

Comparando chamadas autênticas e fraudulentas com biometria de voz

Usando a AI Data Platform da Inaza, as seguradoras podem comparar as chamadas atuais com um extenso conjunto de dados de vozes autênticas de clientes verificadas e chamadas fraudulentas conhecidas. Essa análise comparativa permite a sinalização em tempo real de inconsistências e apoia as equipes de investigação de fraudes com evidências claras e baseadas em dados.

Como autenticamos e validamos a identidade do cliente usando a biometria de voz?

O processo de autenticação por voz

A autenticação por voz normalmente começa com a captura de uma amostra de voz durante a chamada. Essa amostra é analisada em relação às impressões de voz pré-registradas para confirmar a identidade. Se um limite de correspondência for atingido, o chamador será autenticado; caso contrário, a chamada será escalada para posterior validação.

Benefícios da autenticação em tempo real no atendimento ao cliente

A autenticação por voz em tempo real simplifica as experiências do cliente ao reduzir os tempos de espera e a necessidade de várias verificações de identidade. Também limita as oportunidades de exploração fraudulenta em todos os canais, garantindo um ponto de contato crítico por meio de verificação biológica.

Desafios da autenticação por voz e como superá-los

Desafios como ruído de fundo, envelhecimento da voz ou problemas de saúde que afetam a qualidade da voz podem causar falsas rejeições. A plataforma de IA da Inaza atenua esses desafios incorporando algoritmos adaptativos e métodos de verificação multimodais, garantindo alta precisão e mínimo atrito para clientes genuínos.

De que forma as chamadas podem ser encaminhadas para tratamento especial quando há suspeita de fraude?

Critérios para encaminhar chamadas para especialistas em fraudes

Quando a biometria de voz ou os sinalizadores de fraude associados indicam atividades suspeitas, as chamadas devem ser encaminhadas automaticamente para equipes especializadas de investigação de fraudes, equipadas com informações detalhadas sobre o chamador. Os critérios críticos incluem disparos repetidos de sinalização, falha na autenticação ou anomalias comportamentais detectadas.

Importância da ação rápida em cenários de fraude

A velocidade é essencial para evitar pagamentos fraudulentos. O roteamento automatizado reduz o atraso, permitindo que as equipes de fraude intervenham durante a chamada ou logo depois para verificar a legitimidade, solicitar evidências adicionais ou interromper o processamento de reivindicações suspeitas.

Estratégias para uma comunicação eficaz com equipes de fraude

A documentação abrangente de chamadas e a integração com plataformas de gerenciamento de reclamações garantem que as equipes de fraude tenham uma compreensão completa do contexto. Transferências claras facilitadas por conferências ou agentes de voz com inteligência artificial aprimoram a colaboração entre a equipe da linha de frente e os especialistas.

Como documentamos os resultados e as ações tomadas durante as chamadas do cliente?

Práticas recomendadas para documentação de chamadas

A documentação precisa e estruturada inclui a captura de resultados biométricos de voz, indicadores de fraude sinalizados, declarações de clientes e quaisquer ações imediatas, como roteamento de chamadas ou solicitações adicionais de verificação. As ferramentas de automação podem extrair e registrar esses dados para minimizar o erro humano.

Importância de registros precisos para a detecção futura de fraudes

Registros bem mantidos enriquecem os conjuntos de dados de treinamento de IA e aprimoram os sistemas de detecção ao longo do tempo, fornecendo ciclos de feedback sobre casos sinalizados, ajudando a refinar os modelos de identificação de fraudes.

Aproveitando os dados para melhorar o tratamento de chamadas e a prevenção de fraudes

Os relatórios agregados de sinalização de fraudes e as tendências de análise de voz oferecem suporte a ajustes proativos nas regras de roteamento, no treinamento de agentes e na evolução contínua dos critérios de detecção, aprimorando significativamente os recursos de prevenção de fraudes.

Quais as principais conclusões que os provedores de seguros devem lembrar sobre biometria de voz e detecção de fraudes?

Resumo dos benefícios e estratégias

A biometria de voz aprimora a detecção de fraudes em seguros, fornecendo verificação de identidade automatizada e em tempo real e detectando padrões de voz de alto risco. Integrar isso com sinalizadores de fraude de IA cria uma defesa em várias camadas que melhora a segurança e mantém a conveniência do cliente.

O futuro da biometria de voz em seguros

À medida que as tecnologias de IA e reconhecimento de voz avançam, a biometria de voz se tornará cada vez mais sofisticada, incorporando análises emocionais e contextuais para diferenciar melhor as chamadas genuínas das fraudulentas. O aprendizado contínuo garante a adaptabilidade contra táticas emergentes de fraude.

Incentivando uma cultura de reconhecimento de fraudes nas organizações

A tecnologia por si só não é suficiente; as seguradoras devem promover uma cultura em que a equipe entenda a importância de usar a biometria de voz e investigar sinais de fraude. O treinamento combinado com ferramentas de IA capacita a equipe a detectar e evitar fraudes com mais eficiência.

Conclusão

Em resumo, implementar sinalizadores de fraude biométrica de voz nas chamadas da seguradora é uma estratégia poderosa para mitigar os desafios de detecção de fraudes em seguros e, ao mesmo tempo, aprimorar a autenticação do cliente e a eficiência operacional. Ao integrar a análise de voz baseada em IA em plataformas como a AI Data Platform da Inaza e vinculá-la a sinistros e automação de FNOL, as seguradoras podem criar um ambiente seguro e responsivo que identifica rapidamente atividades suspeitas e encaminha as chamadas para tratamento especializado.

Para seguradoras que desejam aprofundar suas capacidades de detecção de fraudes, explorando Soluções de inteligência artificial para atendimento ao cliente para seguros oferece informações valiosas sobre a integração perfeita desses métodos de prevenção de fraudes centrados na voz. Adotar essas tecnologias não apenas reduz os riscos, mas também cria confiança nos clientes por meio de um serviço seguro e eficiente.

Se você quiser proteger suas operações contra o aumento das ameaças de fraude e, ao mesmo tempo, melhorar as interações com os clientes, entre em contato conosco hoje ou agende uma demonstração para ver como a plataforma da Inaza pode transformar seus processos de detecção de fraudes.